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Enregistrement W4405965391 · doi:10.1093/geroni/igae098.2477

A CROSS-NATIONAL COMPARISON OF THE EFFECT OF SMOKING AND DRINKING BEHAVIOR ON COGNITIVE HEALTH IN TAIWAN AND THE US

2024· article· en· W4405965391 sur OpenAlexaboutno aff
Yan‐Jhu Su, Yao‐Chi Shih

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthCognitionPsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Previous studies have shown that smoking tobacco and alcohol consumption impact individuals’ cognitive health. However, less studies have focused on cross-national comparisons of the effects of smoking and alcohol consumption on cognitive health and their differential effects across gender. This cross-sectional study used the Health and Retirement Study (HRS) 2018 (N= 7,467) and the Taiwan Longitudinal Study in Aging (TLSA) 2019 (N=2,776) for comparison. The cognitive function scores of the HRS are from the Telephone Interview of Cognitive Status-Modified (TICS-M; range: 0-35). For the TLSA, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA; range: 0-30) is used. Our results show that both smoking and drinking negatively affect one’s cognitive health among the US and Taiwanese populations, yet important gender differences were found. Taiwanese women aged 60 and older were found to have lower cognitive scores relative to otherwise similar men; however, in the United States, middle-aged and older women were found to perform better in their cognitive tests than their male counterparts. No moderating effects of gender on smoking were found among older persons from both countries. Some drinking was found to be protective for Taiwanese women, while binge drinking among US women further negatively impacted their cognitive health. Findings suggest that both smoking and drinking may impose negative influence on one’s cognitive health and these impacts differ by gender. These differences may be the result of differences in the social context and cultural meaning of health behaviors. Further research is needed to address gender disparities in health behaviors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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